論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning with String Diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03673v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 06:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:02:03.739157
• Title: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning with String Diagrams
• Title（参考訳）: 文字列ダイアグラムを用いたハイブリッド量子古典機械学習
• Authors: Alexander Koziell-Pipe, Aleks Kissinger,
• Abstract要約: 本稿では,文字列ダイアグラムの観点からハイブリッドアルゴリズムを記述するための公式なフレームワークを開発する。 弦図の特筆すべき特徴は、量子古典的インタフェースに対応する関手ボックスの使用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Central to near-term quantum machine learning is the use of hybrid quantum-classical algorithms. This paper develops a formal framework for describing these algorithms in terms of string diagrams: a key step towards integrating these hybrid algorithms into existing work using string diagrams for machine learning and differentiable programming. A notable feature of our string diagrams is the use of functor boxes, which correspond to a quantum-classical interfaces. The functor used is a lax monoidal functor embedding the quantum systems into classical, and the lax monoidality imposes restrictions on the string diagrams when extracting classical data from quantum systems via measurement. In this way, our framework provides initial steps toward a denotational semantics for hybrid quantum machine learning algorithms that captures important features of quantum-classical interactions.
• Abstract（参考訳）: 短期量子機械学習の中心は、ハイブリッド量子古典アルゴリズムの利用である。 本稿では,これらのアルゴリズムを文字列ダイアグラムの観点から記述するための公式なフレームワークを開発する。 弦図の特筆すべき特徴は、量子古典的インタフェースに対応する関手ボックスの使用である。 使用される関手は古典的な量子系に量子系を埋め込んだラックスモノイダル関手であり、ラックスモノイダル性は測定によって古典的なデータを抽出する際に弦図に制限を課す。 このようにして、我々のフレームワークは、量子-古典的相互作用の重要な特徴を捉えるハイブリッド量子機械学習アルゴリズムのための意味論的意味論への最初のステップを提供する。

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